💡[ 03편 ]⚖️ AI의 윤리적 딜레마: 편향, 프라이버시, 감시

인공지능(AI) 기술은 우리의 삶과 사회를 혁신적으로 변화시키고 있지만, 그 이면에는 간과할 수 없는 윤리적 문제들이 그림자처럼 드리워져 있습니다.

지난 두 편의 'AI 시대의 그림자' 시리즈에서는 AI의 전력 소비 및 환경적 영향에 대해 심층적으로 다루었습니다.

이번 세 번째 편에서는 AI의 발전과 함께 더욱 첨예하게 부각되는 세 가지 핵심적인 윤리적 딜레마, 즉 알고리즘 편향(Algorithmic Bias), 개인 정보 침해(Privacy Invasion), 그리고 광범위한 감시(Mass Surveillance)의 가능성 심화에 대해 심도 깊게 논의하고자 합니다.

 

AI는 방대한 양의 데이터를 학습하여 작동합니다.

만약 학습 데이터에 특정 집단에 대한 편향이 내재되어 있다면, AI 시스템은 이러한 편향을 그대로 답습하거나 더욱 증폭시키는 결과를 초래할 수 있습니다.

또한, AI 기술은 개인의 데이터를 수집, 분석하는 데 필수적이지만, 이는 곧 개인 정보 보호라는 중요한 가치와 충돌할 수 있습니다.

나아가, AI 기반 감시 기술의 발전은 사회 전체의 자유와 자율성을 억압하는 '감시 사회'로의 심화를 야기할 수 있다는 우려를 낳고 있습니다.

 

이번 글에서는 이러한 AI의 윤리적 딜레마의 실체를 파헤치고, 그 원인과 잠재적 위험성을 분석하며, 이러한 문제들을 해결하고 AI의 윤리적 발전을 도모하기 위한 방안들을 함께 모색해 보고자 합니다.

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🤖 3.1 알고리즘의 어두운 그림자: 편향성(Bias) 문제와 차별

AI 시스템의 편향성은 사회적 불평등을 심화시키고, 특정 집단에 불이익을 초래할 수 있는 심각한 문제입니다.

이러한 편향은 AI 개발의 전 과정, 즉 데이터 수집, 모델 설계, 알고리즘 구현 등 다양한 단계에서 발생할 수 있습니다.

AI 편향은 AI 시스템에 내재된 체계적인 차별을 의미하며, 이는 기존의 편견을 강화하고 차별, 편견, 고정관념을 증폭시킬 수 있습니다.

• 편향 발생의 다양한 원인:
  • 훈련 데이터의 편향:
    AI 모델 훈련에 사용되는 데이터에 편향이 존재할 경우 편향된 결과가 초래될 수 있습니다. 훈련 데이터가 특정 인구 통계를 주로 나타내거나 과거의 편향을 포함하고 있다면, AI는 이러한 불균형을 예측 및 의사 결정에 반영하게 됩니다.
    
    
  • 알고리즘 설계 및 매개변수¹ 의 편향:
    데이터가 편향되지 않더라도 알고리즘의 설계 및 매개변수¹ 에 의도치 않은 편향이 있거나, 알고리즘이 특정 기능을 처리하고 다른 기능보다 우선순위를 정하는 방식에 따라 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다.
    
    
  • 인간의 편향 유입:
    데이터 라벨링, 모델 개발 및 기타 AI 수명 주기 단계에서 주관적인 의사 결정을 통해 인간의 편향(인지 편향²)이 AI 시스템에 스며들 수도 있습니다.
    
    
  • 생성형 AI의 편향 증폭:
    텍스트, 이미지 또는 비디오를 생성하는 데 사용되는 생성형 AI 모델은 훈련 데이터에 존재하는 편향에 따라 편향되거나 부적절한 콘텐츠를 생성하여 고정관념을 강화하거나 특정 그룹을 소외시킬 수 있습니다.
• AI 편향의 실제적인 영향: AI 편향의 영향은 사회와 개인의 삶의 다양한 측면에 걸쳐 광범위하고 심오할 수 있습니다.
  • 금융 및 채용:
    신용 평가 알고리즘은 특정 사회경제적 또는 인종적 그룹에 불이익을 줄 수 있으며, 저소득층 신청자에게 더 엄격한 기준을 적용하여 대출 거부율을 높일 수 있습니다.
    채용 심사 알고리즘은 직장 내 편향을 지속시켜 전통적인 남성 관련 용어를 선호하거나 고용 공백에 불이익을 주어 여성과 간병인에게 영향을 미칠 수 있습니다.
    실제로 아마존의 AI 채용 도구는 여성 지원자에게 불리한 평가를 내리는 편향성을 드러내 개발이 중단된 사례가 있습니다.
    
    💡 (업데이트: 2025년에도 이러한 채용 AI의 편향성 사례는 지속적으로 보고되고 있으며, 특히 고령층이나 장애인 등 특정 소수 그룹에 대한 차별적 결과가 나타날 수 있다는 우려가 커지고 있습니다.)
    
    
  • 의료 및 법 집행:
    의료 분야에서는 단일 인종 그룹의 데이터로 훈련된 시스템이 다른 인종 그룹을 오진할 수 있습니다.
    예측적 치안 알고리즘은 소수 민족 거주 지역의 범죄율을 높게 예측하여 과잉 치안으로 이어질 수 있습니다.
    
    💡 (업데이트: 2025년 현재, AI 기반 의료 진단 도구는 유색 인종 환자의 피부암 진단 정확도가 떨어지거나, 여성 환자의 심장 질환 진단에서 남성 위주의 데이터로 인해 오진율이 높아지는 등의 편향성 문제가 여전히 주요 과제로 남아있습니다.
    법 집행 분야에서는 COMPAS와 같은 예측 알고리즘이 흑인 피고인에게 더 높은 재범 위험을 부여하는 등 인종 편향을 보인 사례가 지속적으로 보고되고 있습니다.)
    
    
  • 콘텐츠 추천 및 사회적 양극화:
    얼굴 인식 시스템은 어두운 피부 톤을 인식하는 데 높은 오류율을 보이는 등 인구 통계학적 정확성에 어려움을 겪는 경우가 많습니다.
    콘텐츠 추천 알고리즘은 정치적으로 편향된 콘텐츠를 표시하여 기존 관점을 강화하는 '반향실(echo chamber)'³ 을 영속화할 수 있습니다.
    이는 사회적 양극화를 더욱 심화시키는 결과를 초래할 수 있습니다.

이처럼 AI의 편향성은 개인의 삶에 직접적인 영향을 미칠 뿐만 아니라, 사회 전체의 공정성과 형평성을 훼손하는 심각한 위협이 될 수 있습니다.

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🔒 3.2 개인 정보 보호 및 감시: 프라이버시 침해의 위험

AI는 방대한 양의 정보를 분석하고 개인에 대한 추론을 도출하는 강력한 능력을 가지고 있으며, 이는 개인 정보 침해 및 수집된 데이터의 오용 가능성에 대한 심각한 우려를 제기합니다.

데이터 침해 및 프라이버시 침해 사례가 증가하는 시대에 개인의 프라이버시 권리를 보호하는 것과 AI의 잠재력을 활용하는 것 사이의 균형을 맞추는 것은 다면적인 윤리적 과제입니다.

• AI 기반 감시 기술의 확산과 우려:
  여러 AI 기반 감시 기술이 이러한 우려를 증폭시킵니다. AI 감시는 단순한 정보 수집을 넘어, 개인의 행동을 분석하고 예측하며, 심지어는 통제할 가능성까지 내포하고 있어 우려를 낳습니다.
  • 얼굴 인식 시스템의 광범위한 적용:
    AI 기반 얼굴 인식 시스템은 갈수록 정확하고 효율적이 되어 공항, 기차역, 쇼핑몰, 심지어는 일반 도로에서까지 개인을 추적하고 식별할 수 있게 합니다.
    이는 범죄 예방 및 공공 안전 증진에 기여할 수 있지만, 동시에 개인의 동의 없이 일상적인 움직임과 행적이 기록되고 분석될 수 있다는 점에서 지속적인 감시(Persistent Surveillance)의 위험을 초래합니다.
    예를 들어, 중국의 일부 도시에서는 얼굴 인식을 통한 사회 신용 시스템이 도입되어 시민의 행동을 점수화하고 있으며, 이는 개인의 자유를 심각하게 제한하고 있습니다.
    
    💡 (업데이트: 2025년 현재, 안면 인식 기술은 '엣지 AI' 기술과의 결합으로 스마트폰, 스마트 도어벨 등 개인 기기에까지 확산되며 사용자 동의 없는 감시 우려를 더욱 증폭시키고 있습니다.
    동시에 유럽 등에서는 공공장소에서의 안면 인식 기술 사용을 강력히 규제하려는 움직임이 가시화되고 있습니다.)
    
    
  • 소셜 미디어 데이터 분석 및 프로파일링:
    AI 알고리즘은 우리가 온라인상에서 남기는 수많은 흔적, 즉 소셜 미디어 게시물, '좋아요', 검색 기록 등을 분석하여 개인의 성격, 정치적 성향, 소비 습관, 심지어는 감정 상태까지 상세하게 파악할 수 있습니다.
    이러한 개인 프로파일링(Personal Profiling)은 맞춤형 광고나 서비스 제공에 활용될 수 있지만, 개인의 의도와 상관없이 정보가 수집되고 해석되어 잠재적인 정보 조작이나 차별의 기반이 될 수 있습니다.
    이는 개인의 온라인 활동이 끊임없이 평가되고 분류될 수 있다는 불안감을 야기합니다.
    
    
  • 예측적 치안 도구의 윤리적 논란:
    AI 기반 예측적 치안 도구는 과거 범죄 데이터를 분석하여 미래 범죄 발생 가능성이 높은 지역이나 개인을 예측하고 법 집행 자원을 효율적으로 할당합니다.
    그러나 이러한 시스템이 훈련 데이터의 편향을 답습할 경우, 특정 소수 민족 거주 지역에 불균형적인 치안 활동을 집중시켜 과잉 치안(Over-policing)으로 이어질 수 있습니다.
    이는 무고한 개인의 프라이버시를 침해하고, 편견을 기반으로 한 차별을 영속화할 수 있다는 비판을 받고 있습니다.
    미국의 일부 도시에서는 이러한 예측적 치안 시스템이 인종 차별 논란으로 인해 중단되기도 했습니다.
    
    
  • AI 지원 IoT 장치⁴ 로부터의 데이터 수집:
    IoT 장치⁴(스마트 홈 기기, 웨어러블 기기 등)는 사용자의 일상생활에 대한 방대한 데이터를 수집하여 AI 시스템에 제공합니다.
    이러한 데이터는 사용자 편의를 증진시키지만, 동시에 개인의 사적인 공간에서의 활동까지 기록되고 분석될 수 있다는 점에서 심각한 프라이버시 침해 우려가 있습니다.
    해킹이나 오용에 취약하여 사용자 프라이버시를 더욱 손상시킬 수 있는 잠재적 위험도 존재합니다.
    예를 들어, 스마트 스피커가 사용자의 대화를 무단으로 녹음하여 제3자에게 전송하거나, 스마트워치가 수집한 건강 정보가 사용자의 동의 없이 보험사 등에 제공될 경우 심각한 문제가 발생할 수 있습니다.
    
    
  • 자동화된 의사 결정 시스템의 확장:
    AI는 점차 복잡하고 중요한 의사 결정 과정에 참여하고 있습니다.
    채용, 대출 심사, 형사 재판에서의 가석방 심사, 의료 진단 등에서 AI 알고리즘이 인간의 판단을 보조하거나 대체하는 사례가 늘고 있습니다.
    이러한 시스템이 개인의 민감한 정보를 분석하여 자동으로 결정을 내릴 때, 그 과정이 투명하지 않거나 오류가 발생할 경우, 개인은 자신의 권리를 방어하기 어렵고 불이익을 당할 수 있습니다.

프라이버시는 개인의 자유와 존엄성을 지키는 데 필수적인 권리입니다.
AI 기술 발전과 함께 개인 정보 보호와 데이터 활용 사이의 균형점을 찾는 것은 우리 사회가 해결해야 할 중요한 과제입니다.

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🛡️ 4. 윤리적 AI를 향한 노력: 해결 방안 모색

AI의 윤리적 딜레마를 해결하고 AI의 긍정적인 잠재력을 극대화하기 위해서는 기술적, 정책적, 사회적 차원에서의 다각적이고 체계적인 노력이 필요합니다.

이러한 노력들은 AI의 신뢰성과 책임성을 확보하고, 궁극적으로 AI가 인간 사회에 이로운 방향으로 발전하도록 유도합니다.

• 1. 편향성 완화를 위한 기술적·정책적 접근:
  • 다양하고 대표성 있는 데이터 확보 및 관리:
    AI 학습 데이터 구축 단계에서부터 특정 집단에 편향되지 않은, 다양하고 포괄적이며 대표성 있는 데이터를 확보하는 것이 핵심입니다.
    데이터 증강(Data Augmentation), 데이터 재가중(Data Reweighting) 등 기술적 방법을 활용하여 데이터 편향을 완화할 수 있습니다.
    나아가, 합성 데이터⁵ 사용을 통해 실제 개인 정보를 보호하면서도 데이터 다양성을 확보하는 시도도 이루어지고 있습니다.
    
    
  • 공정성 인지 알고리즘 및 사후 처리 기법:
    공정성 인지 알고리즘⁶ 을 코딩하여 모든 개인이나 그룹에 대해 공평한 결과를 보장하고, 사후 처리 기법⁷을 통해 AI 모델의 결과를 조정하여 공정한 대우를 보장해야 합니다.
    이는 AI 시스템의 성능 평가 지표에 공정성을 포함시키는 것을 의미합니다.
    
    
  • '설계에 의한 공정성(Fairness by Design)'⁸ 원칙 적용:
    AI 시스템을 설계하고 개발하는 초기 단계부터 공정성, 투명성, 책임성 등 윤리적 원칙을 적극적으로 반영하는 '설계에 의한 공정성(Fairness by Design)'⁸ 접근 방식을 도입해야 합니다.
    이는 개발 과정 전반에 걸쳐 윤리적 검토를 내재화하는 것을 의미합니다.
    
    💡 (업데이트: 2025년에는 '설계에 의한 공정성' 원칙이 AI 개발 표준으로 자리 잡아가고 있으며, AI 윤리 거버넌스 프레임워크²⁰ 내에서 강제 조항으로 포함되는 사례가 늘고 있습니다.)
• 2. 프라이버시 보호 및 데이터 거버넌스 강화:
  • 데이터 최소화⁹ 및 프라이버시 강화 기술¹³ 적용 :
    AI 시스템 개발 시 필요한 최소한의 데이터만 수집하는 데이터 최소화(Data Minimization)⁹ 원칙을 준수해야 합니다.
    수집된 데이터는 비식별화 및 익명화¹⁰ 처리하여 프라이버시 침해 위험을 줄여야 합니다.
    차등 프라이버시(Differential Privacy)¹¹ , 연합 학습(Federated Learning)¹² 과 같은 프라이버시 강화 기술(PETs, Privacy-Enhancing Technologies)¹³을 적극적으로 적용하여 개인 정보가 노출되지 않으면서도 AI 모델을 학습시키고 활용할 수 있도록 해야 합니다.
    
    💡 (업데이트: 2025년, 동형 암호¹⁷, 영지식 증명¹⁸, 보안 다자간 계산¹⁹ 등 더욱 발전된 PETs 기술이 AI 개발 및 활용 과정에 적용되어 데이터 활용과 프라이버시 보호의 균형을 맞추는 노력이 활발합니다.)
    
    
  • 데이터 활용 투명성 확보 및 사용자 통제권 강화:
    개인 데이터의 수집 및 활용 목적, 방식, 기간 등을 명확하게 공개하고, 사용자가 자신의 데이터 활용에 대해 동의 여부를 결정하고 언제든 철회할 수 있는 통제권을 강화해야 합니다.
    이는 데이터 거버넌스(Data Governance)¹⁴ 체계 구축을 통해 뒷받침되어야 합니다.
    
    
  • 엄격한 데이터 보안 및 유출 방지 시스템:
    AI 시스템 및 데이터 저장소에 대한 강력한 보안 인프라를 구축하고, 정기적인 보안 감사와 취약점 점검을 통해 데이터 유출 사고를 사전에 방지해야 합니다.
    사고 발생 시에는 신속하고 투명한 보고 및 대응 체계를 마련해야 합니다.
• 3. 감시 기술의 윤리적 사용 및 책임성 확보:
  • AI 감시 기술 활용 범위 및 목적 제한을 위한 법적/윤리적 기준 마련:
    AI 기반 감시 기술은 공공 안전 등 불가피한 경우에 한하여 제한적으로 활용되어야 하며, 오용 및 남용을 방지하기 위한 명확하고 강력한 법적, 윤리적 기준이 마련되어야 합니다.
    유럽연합(EU)의 AI 법(AI Act¹⁵)과 같이 고위험 AI 시스템에 대한 엄격한 규제를 통해 남용을 방지하려는 노력이 대표적입니다.
    
    💡 (업데이트: 2025년 8월부터 EU AI Act의 일반 목적 AI 모델에 대한 거버넌스 규칙이 적용되며, 고위험 AI 시스템에 대한 규제도 단계적으로 시행될 예정입니다. 이는 AI 감시 기술 사용에 대한 국제적인 규제 압박을 증가시키고 있습니다.)
    
    
  • 시민의 알 권리 및 이의 제기 권한 보장:
    AI 감시 시스템의 운영 방식, 데이터 수집 범위, 활용 목적 등에 대한 시민의 알 권리를 보장하고, 부당한 감시나 AI의 오판으로 인해 피해를 입었을 경우 개인의 이의 제기 및 구제 권한을 실질적으로 보장하는 절차를 마련해야 합니다.
    
    
  • AI 시스템의 책임성 및 투명성 확보:
    AI 기반 의사 결정 시스템의 작동 원리를 이해하고 설명할 수 있도록 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)¹⁶  기술 개발을 통해 투명성을 높여야 합니다.
    또한, AI 시스템의 오류 발생 시 책임 소재를 명확히 할 수 있는 법적 프레임워크를 구축하여 '블랙 박스' 문제로 인한 책임 회피를 방지해야 합니다.
    
    💡 (업데이트: 2025년에는 XAI가 단순한 기능이 아니라 AI 시스템의 전략적 필수 요소로 인식되고 있으며, 투명성을 내재화하는 '설계 기반의 설명 가능한 AI'¹⁶-a 연구가 활발합니다.
    가트너(Gartner)는 2025년까지 투명하고 설명 가능한 AI 에이전트를 도입한 기업이 불투명한 시스템을 사용하는 기업보다 AI 투자 수익률이 30% 더 높을 것으로 예측합니다.)
    
    
  • 윤리적 AI 개발 및 활용 문화 조성:
    AI 기술 개발자, 기업, 정부, 시민 사회 등 모든 이해 관계자들이 AI의 윤리적 문제에 대한 인식을 공유하고, 책임감 있는 AI 개발 및 활용 문화를 조성하는 것이 중요합니다.
    윤리 가이드라인 수립, AI 윤리 교육 의무화, 독립적인 AI 윤리 위원회 설립 등을 통해 자율적인 규제와 사회적 합의를 이끌어내야 합니다.

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📢 결론: 인간 중심의 윤리적 AI를 향하여

AI 기술은 우리의 미래를 밝힐 수 있는 강력한 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 심각한 윤리적 딜레마를 안고 있습니다.

편향성, 프라이버시 침해, 감시 사회 심화 등의 문제는 AI 기술의 발전과 함께 더욱 심각해질 수 있으며, 이는 사회 전체의 신뢰와 공정성을 훼손하는 결과를 초래할 수 있습니다.

따라서 우리는 AI 기술 개발의 모든 단계에서 윤리적 고려 사항을 최우선으로 두고, 기술 발전과 인간의 가치 및 권리 보호 사이의 균형을 이루기 위해 끊임없이 노력해야 합니다.

투명하고 공정하며 책임감 있는 AI 시스템을 구축하고, 인간 중심의 윤리적 AI를 향해 나아가는 것만이 AI 시대의 긍정적인 미래를 담보할 수 있을 것입니다.

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📢 다음 편 예고: 🤖 AI의 사회경제적 파장: 노동 시장과 불평등 심화

지금까지 'AI 시대의 그림자' 시리즈를 통해 AI의 환경적 및 윤리적 측면에 대해 깊이 있게 논의했습니다.

다음 편에서는 AI 기술의 발전이 우리 사회의 노동 시장과 전반적인 경제 구조에 어떤 영향을 미칠지 심층적으로 분석할 예정입니다. 

 

AI로 인한 자동화가 일자리에 미치는 영향, 새로운 직업 기회의 창출, 그리고 기술 발전이 야기할 수 있는 사회경제적 불평등 심화에 대해 함께 고민해 보는 시간을 갖도록 하겠습니다.

 

AI 시대에 우리는 어떻게 일하고, 어떻게 함께 살아갈 것인가? 많은 기대 부탁드립니다.

 

 

💡[ 04편 ]🤖 AI의 사회경제적 파장: 노동 시장과 불평등 심화

 

 

💡[ 02편 ]🌍 환경에 드리운 AI의 그림자: 탄소, 물, 그리고 자원 고갈

 

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📚 용어 설명

1. 매개변수 (Parameters): 인공지능 모델이 학습 과정에서 스스로 조정하고 최적화하는 값들을 의미합니다. 모델의 복잡성과 성능을 결정하는 중요한 요소입니다.
2. 인지 편향 (Cognitive Bias): 사람이 정보를 처리하고 의사결정을 내릴 때 나타나는 체계적인 사고 오류나 편향된 경향을 말합니다. AI 시스템에 학습 데이터를 통해 이러한 인간의 편향이 스며들 수 있습니다.
3. 반향실 (Echo Chamber): 온라인 환경에서 사용자가 자신의 기존 신념이나 관점을 강화하는 정보나 의견에만 주로 노출되어, 다른 의견이나 관점을 접하기 어려워지는 현상을 의미합니다.
4. IoT 장치 (Internet of Things Devices): 인터넷에 연결되어 데이터를 주고받을 수 있는 다양한 사물(가전제품, 센서, 웨어러블 기기 등)을 말합니다.
5. 합성 데이터 (Synthetic Data): 실제 데이터와 유사한 통계적 특성을 가지지만, 실제 개인이 아닌 알고리즘으로 생성된 가상의 데이터입니다. 개인 정보 보호나 데이터 편향 완화를 위해 사용될 수 있습니다.
6. 공정성 인지 알고리즘 (Fairness-Aware Algorithms): AI 모델이 예측이나 결정을 내릴 때, 특정 그룹에 대한 차별이나 편향을 줄이도록 설계된 알고리즘을 말합니다.
7. 사후 처리 기법 (Post-processing Techniques): AI 모델이 결과를 도출한 후에, 그 결과에 편향이 있는지 확인하고 이를 공정하게 조정하는 방법을 의미합니다.
8. 설계에 의한 공정성 (Fairness by Design): AI 시스템을 설계하고 개발하는 초기 단계부터 공정성, 투명성, 책임성 등 윤리적 원칙을 적극적으로 반영하여 편향 발생을 사전에 방지하는 접근 방식입니다.
9. 데이터 최소화 (Data Minimization): 특정 목적을 달성하는 데 필요한 최소한의 개인 정보만을 수집하고 처리해야 한다는 데이터 보호 원칙입니다.
10. 익명화 (Anonymization): 개인을 식별할 수 있는 모든 정보를 제거하거나 변형하여 특정 개인을 알아볼 수 없도록 만드는 데이터 처리 기술입니다.
11. 차등 프라이버시 (Differential Privacy): 통계적 분석을 통해 개인의 민감한 정보가 노출되지 않도록 데이터에 '잡음'을 추가하는 기술입니다. 전체 데이터의 패턴은 유지하면서도 특정 개인의 정보를 식별하기 매우 어렵게 만듭니다.
12. 연합 학습 (Federated Learning): 여러 분산된 기기나 서버에 있는 데이터를 한곳으로 모으지 않고, 각 기기에서 AI 모델을 학습시킨 후, 학습된 모델의 결과(가중치)만 중앙 서버로 보내 합치는 방식입니다. 이를 통해 개인 데이터가 외부로 유출되지 않으면서도 AI 모델을 학습시킬 수 있어 프라이버시 보호에 유리합니다.
13. 프라이버시 강화 기술 (PETs, Privacy-Enhancing Technologies): 개인 정보 보호를 강화하면서도 데이터 활용이 가능하도록 돕는 다양한 기술들을 통칭합니다.
14. 데이터 거버넌스 (Data Governance): 조직의 데이터 자산을 효과적으로 관리하고 활용하기 위한 정책, 프로세스, 책임 체계를 수립하고 이행하는 활동입니다. 데이터의 품질, 보안, 프라이버시, 접근성 등을 포괄합니다.
15. AI Act (EU AI Act): 유럽연합(EU)에서 제정 중인 인공지능 관련 법안으로, AI 시스템의 위험도에 따라 차등적인 규제를 적용하고, 인권, 안전, 투명성, 환경적 지속가능성 등을 강조하는 세계 최초의 포괄적인 AI 규제 프레임워크입니다.
16. 설명 가능한 AI (Explainable AI, XAI): AI 모델이 예측이나 결정을 내리는 과정을 인간이 이해하고 신뢰할 수 있도록 설명해주는 기술 및 연구 분야입니다. '블랙 박스' 문제를 해결하는 데 중요합니다. 16-a. 설계 기반의 설명 가능한 AI (Inherently Explainable AI): AI 시스템을 개발 초기 단계부터 투명성과 해석 가능성을 내재화하도록 설계하는 접근 방식입니다.
17. 동형 암호 (Homomorphic Encryption): 데이터를 암호화된 상태 그대로 연산(계산)할 수 있게 해주는 암호화 기술입니다. 데이터를 해독하지 않고도 분석이 가능하여 민감한 정보 보호에 매우 유용합니다.
18. 영지식 증명 (Zero-Knowledge Proofs): 특정 정보를 알고 있다는 사실을 직접적으로 정보를 공개하지 않고도 증명할 수 있게 하는 암호화 기술입니다. 예를 들어, 비밀번호를 공개하지 않고도 본인임을 인증하는 데 사용될 수 있습니다.
19. 보안 다자간 계산 (Secure Multi-Party Computation, SMPC): 여러 당사자가 자신의 민감한 데이터를 공개하지 않으면서 공동으로 데이터를 계산하고 분석할 수 있도록 하는 암호화 기술입니다. 프라이버시를 보호하면서 협력적인 데이터 분석을 가능하게 합니다.
20. AI 윤리 거버넌스 프레임워크 (AI Ethics Governance Framework): AI 시스템의 개발, 배포, 사용 전반에 걸쳐 윤리적 원칙과 책임을 담보하기 위한 조직적, 제도적 틀을 의미합니다. 법규, 정책, 가이드라인, 내부 프로세스 등을 포괄합니다.